Análise sobre demanda | Atividades |
Abertura de compras - Artgrid (antigo Shutter) | 1 |
Abertura de compras - Estúdio de vídeo | 1 |
Alteração na planilha de registro de agências | 1 |
Análise Sobre Demanda - Associados MedCred | 1 |
Análise Sobre Demanda - Associados UNIRBO | 1 |
Análise Sobre Demanda - Entregas geral marketing | 1 |
Análise Sobre Demanda - Veículos de imprensa | 1 |
Apresentação - Números mídias digitais | 1 |
Apresentação - Todos os serviços prestados MKT | 1 |
Detalhamento de serviços Credi-Rural | 1 |
Estúdio de Vídeo - Cronograma | 1 |
Estudo e apresentação - sharepoint | 1 |
Formulário de Feedback comitê | 1 |
Horas de cursos sicoob por colaborador | 1 |
Números por área - Marketing | 1 |
Projeto implementação Sharepoint (estudos) | 1 |
SLA | 1 |
Sumex | 4 |
Análise gerais | Atividades |
Comitê de Pontos-Focais | 1 |
Troféu Colmeia - Padronização agências | 1 |
Troféu Colmeia - planilha mailing imprensa | 1 |
Envio de materiais | Atividades |
Comitê de Pontos-Focais | 1 |
Novas agências | Atividades |
Nova agência - 3300 - Inhumas | 2 |
Nova agência - 5004 - Piracicaba | 13 |
Reformas de agências | Atividades |
Reforma agência - 3300 - Sincopeças | 4 |
Reformas de fachadas | Atividades |
Reforma fachada - 3299 - Sede | 3 |
Reforma fachada - 5004 - Avaré | 1 |
Projetos | Atividades |
Cadastro de fotos | 80 |
Formulário - CCS | 1 |
Implantação novo Processo | 1 |
Projeto - Final de ano | 1 |
Projeto - Novos Associados | 2 |
Projeto - O Administrativo | 1 |
Análise de patrocínio | Atividades |
Análise Drive Gyn | 1 |
[1] "Não houve registro de macroprocesso de Mídia-off"
---
title: "RESULTADO MENSAL"
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
orientation: rows
#vertical_layout: fill
vertical_layout: scroll
logo: pp.png
social: [ "twitter", "facebook","google +", "linkedin", "pinterest" ]
source_code: embed
#runtime: shiny
---
```{r setup, include=FALSE}
#devtools::install_github("jeromefroe/circlepackeR")
#library(devtools)
library(flexdashboard)
library(readxl)
library(tidyr)
library(plotly)
library(ggmap)
library(RColorBrewer)
library(treemap)
library(hrbrthemes)
library(circlepackeR)
library(data.tree)
library(babynames)
library(viridis)
library(dplyr)
library(lubridate)
library(DT)
#library(d3treeR)
library(chorddiag)
library(circlize)
library(igraph)
library(networkD3)
library(flextable)
#setwd(dirname(rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path)) #set no local onde o script está
#função criada para computar quantos dias tem o mês
numberOfDays <- function(date) {
m <- format(date, format="%m")
while (format(date, format="%m") == m) {
date <- date + 1
}
return(as.integer(format(date - 1, format="%d")))
}
######## LEITURA DOS BANCOS DE DADOS
dados <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/ANALISE DE DADOS/PAUTA_DADOS.xlsx", sheet=3)
arquiteto <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/ARQUITETA/01.PROJETOS_ARQUITETO.xlsm", sheet=1)
arquiteto$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(arquiteto$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")
redacao <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/REDAÇÃO/01.REDATOR.xlsm", sheet=1)
redacao$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(redacao$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")
audiovisual<- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/AUDIOVISUAL/AUDIO_VISUAL.xlsm", sheet = 1)
audiovisual$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(audiovisual$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")
projetos <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/PROJETOS/GABI_GLPI.xlsm", sheet = 1)
projetos$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(projetos$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")
digitais <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/MKT DIGITAL/PROJETOS_MKT_DIGITAL.xlsm", sheet=1)
digitais$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(digitais$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")
########
maindata=merge(arquiteto, redacao, all=T) %>% merge(audiovisual, all=T) %>% merge(projetos, all=T) %>% merge(digitais, all=T) %>% merge(dados, all=T)
maindata=maindata %>% filter(!`DATA DE ENTREGA`% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))
dadosmensal = dados %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))
arquitetomensal = arquiteto %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))
pesos <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/ARQUITETA/PESOS ATIVIDADES ARQUITETA.xlsx")
audiovisualmensal = audiovisual %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))
digitaismensal = digitais %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))
pesodigital <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/MKT DIGITAL/Serviços mídias digitais.xlsx", sheet=6)
projetosmensal = projetos %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))
pesoprojetos <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/PROJETOS/PESOS ATIVIDADES PROJETOS.xlsx")
redacaomensal = redacao %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))
#comando para adicionar o mês anterior
#(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1))
#comando + função numberOfDays para identificar o ultimo dia do mês passado
#(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1))) - 1)
```
Análise de dados
============================
Row
------------
### Análise sobre demanda - Atividades realizadas
```{r}
fonte=dadosmensal %>% filter(SERVIÇO=="Análise sobre demanda")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
names(proporcaoprodutos)=c("Análise sobre demanda", "Atividades")
myft <- flextable(
proporcaoprodutos,
col_keys = c("Análise sobre demanda", "Atividades"))
#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
```
### Análise gerais - Atividades realizadas
```{r}
fonte=dadosmensal %>% filter(CATEGORIA=="Análise") %>% filter(SERVIÇO!="Análise sobre demanda")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
names(proporcaoprodutos)=c("Análise gerais", "Atividades")
myft <- flextable(
proporcaoprodutos,
col_keys = c("Análise gerais", "Atividades"))
#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
```
### Envio de materiais - Atividades realizadas
```{r}
fonte=dadosmensal %>% filter(CATEGORIA=="Dúvidas/Envios")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
names(proporcaoprodutos)=c("Envio de materiais", "Atividades")
myft <- flextable(
proporcaoprodutos,
col_keys = c("Envio de materiais", "Atividades"))
#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
```
Row
---------------
### Serviços prestados no mês
```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(dadosmensal$CATEGORIA))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
group=proporcaoprodutos$Funcionário,
value=proporcaoprodutos$Quantidade
)
plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
add_pie(hole = 0.6) %>%
layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))
```
### Os 10 Colaboradores que mais pedem
```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(dadosmensal$`REQUERENTE (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}
p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))
p
```
### 10 cooperaivas que mais pedem
```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(dadosmensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}
p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))
p
```
Arquitetura
=====================================
Row {data-width=150}
--------------------------------------
### Total de serviços prestados pelo nucleo de arquitetura
```{r, label = "Cabeçalho Arquiteto 1"}
totalservicos=arquiteto %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(!CATEGORIA %in% c("Dúvidas/Envio")) %>% nrow()
valueBox(value = totalservicos,icon = "fa-calendar",caption = "Total de atividades realizadas no ano",color = "#7DB61C")
```
### Total de serviços feitos pelo nucleo de arquitetura no mês
```{r, label = "Cabeçalho Arquiteto 2"}
servicosmensal=arquitetomensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% nrow()
valueBox(value = servicosmensal,icon = "fa-thumbs-up",caption = "Total de atividades realizadas no mês",color = "#00AE9D")
```
### Novas Agências
```{r, label = "Cabeçalho Arquiteto 3"}
novasagencias=arquitetomensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA %in% "Nova_agência"); novasagencias = length(levels(factor(novasagencias$MACROPROCESSO)))
valueBox(value = novasagencias,icon = "fa-building",caption = "Novas Agências",color = "#49479D")
```
### Reformas de agências
```{r, label = "Cabeçalho Arquiteto 4"}
reformaagencia=arquitetomensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Reforma_Agência"); reformaagencia = length(levels(factor(reformaagencia$MACROPROCESSO)))
valueBox(value = reformaagencia,icon = "fa-pencil",caption = "Reforma de agência",color = "orange")
```
### Metros quadrados
```{r, label = "Cabeçalho Arquiteto 5"}
metrosquadrados=data.frame(arquitetomensal$MACROPROCESSO, arquitetomensal$`METROS QUADRADOS`) %>% unique()
names(metrosquadrados)=c("MACROPROCESSO", "METROS QUADRADOS")
metrosquadrados=sum(na.omit(metrosquadrados$`METROS QUADRADOS`))
valueBox(value = metrosquadrados,icon = "fa-map",caption = "Soma das metragens no mês (m²)",color = "coral")
```
Row
-----------------------
### Novas Agências - Atividades realizadas
```{r}
fonte=arquitetomensal %>% filter(CATEGORIA=="Nova_agência")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
print("Não houve registro de macroprocesso na reforma de fachada")
} else{
names(proporcaoprodutos)=c("Novas agências", "Atividades")
myft <- flextable(
proporcaoprodutos,
col_keys = c("Novas agências", "Atividades"))
#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```
### Reformas de agências - Atividades realizadas
```{r}
fonte=arquitetomensal %>% filter(CATEGORIA=="Reforma_Agência")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
print("Não houve registro de macroprocesso em reforma de agência")
} else{
names(proporcaoprodutos)=c("Reformas de agências", "Atividades")
myft <- flextable(
proporcaoprodutos,
col_keys = c("Reformas de agências", "Atividades"))
#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```
### Reformas de fachadas - Atividades realizadas
```{r}
fonte=arquitetomensal %>% filter(CATEGORIA=="Reforma_fachada")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
print("Não houve registro de macroprocesso na reforma de fachada")
} else{
names(proporcaoprodutos)=c("Reformas de fachadas", "Atividades")
myft <- flextable(
proporcaoprodutos,
col_keys = c("Reformas de fachadas", "Atividades"))
#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```
Row
---
### Serviços prestados no mês
```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(arquitetomensal$CATEGORIA))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
group=proporcaoprodutos$Funcionário,
value=proporcaoprodutos$Quantidade
)
plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
add_pie(hole = 0.6) %>%
layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))
```
### Tempo gasto por atividades por nível de complexidade (tempo até finalização)
```{r}
atividades_mes=arquitetomensal
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$PEÇA))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))
tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesos, by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso2) %>% select(Var1, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')
plot_ly(tabela_atividades, labels = ~group, values = ~value) %>%
add_pie(hole = 0.6) %>%
layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))
```
Row
-------------------
### 10 Pontos focais que mais pedem
```{r}
pecas_acumuladas=data.frame(table(arquitetomensal$`PONTO FOCAL`))
plot_ly(pecas_acumuladas, x = ~reorder(Var1, -Freq), y = ~Freq, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Ponto focal"), yaxis = list(title="Quantidade de peças pedidas"))
```
### 10 cooperaivas que mais pedem
```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(arquitetomensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}
p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))
p
```
### Os 10 não Pontos-focais que mais pedem
```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(arquitetomensal$`QUEM ABRIU O CHAMADO? (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}
p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))
p
```
Row
----
### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços em 2020
```{r}
demandas_mes=arquiteto
teste_pecas=data.frame(table(demandas_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, demandas_mes$`DATA DE ENTREGA`))
names(teste_pecas)=c("Colaborador", "year", "n")
line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))
p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p
```
### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços escorizadas pelo nível de dificuldade mensalmente em 2020
```{r}
atividades_mes=arquiteto
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$PEÇA, atividades_mes$`DATA DE ENTREGA`))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))
tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesos, by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso2) %>% select(Var3, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')
######
######
teste_pecas=aggregate(tabela_atividades$value ~month(tabela_atividades$group) , data=tabela_atividades, sum)
names(teste_pecas)=c("year", "n")
teste_pecas$year= seq(as.Date("2020/02/1"), (as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)), "month")
line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))
p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p <- layout(p,
shapes = list(
list(type = 'rect',
xref = 'x', x0 = as.Date("2020/02/1"), x1 = as.Date(cut(Sys.Date(), "month")),
yref = 'y', y0 = 0, y1 = 25,
fillcolor = '#7DB61C', line = list(color = 'rgb(90, 200, 75)'),
opacity = 0.2)))
p
```
Audiovisual
=====================================
Row {data-width=150}
--------------------------------------
### Total de Vídeos feitos pelo nucleo de audiovisual
```{r}
totalvideos=audiovisual %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(!CATEGORIA %in% c("Dúvidas/Envio", "Captação")) %>% nrow()
valueBox(value = totalvideos,icon = "fa-calendar",caption = "Total de vídeos feito no ano",color = "#7DB61C")
```
### Total de Vídeos feitos pelo nucleo de audiovisual no mê
```{r}
videosmensal=audiovisualmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% nrow()
valueBox(value = videosmensal,icon = "fa-thumbs-up",caption = "Total de vídeos feito no mês",color = "#00AE9D")
```
### Total de captações feitas
```{r}
captacao=audiovisual %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA %in% "Captação") %>% nrow()
valueBox(value = captacao,icon = "fa-camera",caption = "Total de captação feita no mês",color = "#49479D")
```
### Total de minutos editados no mês
```{r}
minutoseditado=audiovisualmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA!="Captação"); minutoseditado=sum(na.omit(minutoseditado$MINUTAGEM))
valueBox(value = minutoseditado,icon = "fa-clock",caption = "Total de minutos editados no mês",color = "orange")
```
### Quantidade de alterações feita no mês
```{r}
alteracoes=audiovisualmensal %>% filter(STATUS!="NOVO"); alteracoes=sum(na.omit(alteracoes$`Nº DE ALTERAÇÕES`))
valueBox(value = alteracoes,icon = "fa-user-plus",caption = "Quantidade de alterações feita no mês",color = "coral")
```
Row
-----------------------
### Serviços prestados
```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(audiovisualmensal$CATEGORIA))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
group=proporcaoprodutos$Funcionário,
value=proporcaoprodutos$Quantidade
)
plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
add_pie(hole = 0.6) %>%
layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))
```
### 10 Pontos focais que mais pedem
```{r}
pecas_acumuladas=data.frame(table(audiovisualmensal$`PONTO FOCAL`))
plot_ly(pecas_acumuladas, x = ~reorder(Var1, -Freq), y = ~Freq, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Ponto focal"), yaxis = list(title="Quantidade de peças pedidas"))
```
### 10 cooperaivas que mais pedem
```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(audiovisualmensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}
p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))
p
```
Row
-------------------
### Produção de vídeo no mês
```{r}
demandas_mes=audiovisualmensal
teste_pecas=data.frame(table(demandas_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, demandas_mes$`DATA DE ENTREGA`))
names(teste_pecas)=c("Colaborador", "year", "n")
teste_pecas$year=as.Date(teste_pecas$year)
# Plot
p <- teste_pecas %>%
ggplot( aes(x=year, y=n, fill=Colaborador, text=n)) +
geom_area( )+
scale_fill_viridis(discrete = TRUE)+
#theme(legend.position="none") +
theme_ipsum()+
scale_x_date(date_labels = "%e %B")
#theme(legend.position="none")
# Turn it interactive
p <- ggplotly(p, tooltip="text") %>% layout(xaxis = list(title="Dia do mês"), yaxis = list(title="Quantidade de peças"))
p
```
### Os 10 não Pontos-focais que mais pedem
```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(audiovisualmensal$`QUEM ABRIU O CHAMADO? (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}
p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))
p
```
Mídias Digitais
=====================================
Row {data-width=150}
--------------------------------------
### Total de serviços prestados no mês
```{r}
servicosmensal=digitaismensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(!CATEGORIA %in% c("Dúvidas/Envio")); servicosmensal=sum(na.omit(servicosmensal$`Nº DE PEÇAS`))
valueBox(value = servicosmensal,icon = "fa-thumbs-up",caption = "Total de serviços no mês",color = "#7DB61C")
```
### Minutos em Reuniões
```{r}
reuniao=digitaismensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Atendimento") %>% filter(SERVIÇO=="Reunião")
reuniao=sum(na.omit(reuniao$MINUTAGEM))
valueBox(value = reuniao,icon = "fa-clock",caption = "Minutos em reuniões no mês",color = "#00AE9D")
```
### Total de Planejamentos execuados no mês
```{r}
planejamento=digitaismensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(SERVIÇO %in% "Planejamento") %>% nrow()+23
valueBox(value = planejamento,icon = "fa-list",caption = "Total de planejamtos no mês",color = "#49479D")
```
### Total de impulsionamento
```{r}
impulsionamento=digitaismensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Gerenciamento_Redes_Sociais") %>% filter(SERVIÇO=="Impulsionamento (link patrocinado)") %>% nrow()
valueBox(value = impulsionamento,icon = "fa-arrow-up",caption = "Total de Impulsionamentos",color = "orange")
```
### Valor do impulsionamento
```{r}
impulsionamento=digitaismensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Gerenciamento_Redes_Sociais") %>% filter(SERVIÇO=="Impulsionamento (link patrocinado)")
impulsionamento=sum(na.omit(impulsionamento$VALOR))
valueBox(value = impulsionamento,icon = "fa-credit-card",caption = "Valor total de Impulsionamento",color = "coral")
```
Row
-----------------------
### Serviços prestados
```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(digitaismensal$CATEGORIA, digitaismensal$`Nº DE PEÇAS`))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade", "Freq")
proporcaoprodutos$Quantidade=as.numeric(as.vector(proporcaoprodutos$Quantidade))
proporcaoprodutos$Freq=as.numeric(as.vector(proporcaoprodutos$Freq))
proporcaoprodutos=proporcaoprodutos %>% mutate(Freq2=Quantidade*Freq)
# Create Data
data <- data.frame(
group=proporcaoprodutos$Funcionário,
value=proporcaoprodutos$Freq2
)
plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
add_pie(hole = 0.6) %>%
layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))
```
### Tempo gasto por atividades por nível de complexidade (tempo até finalização)
```{r}
atividades_mes=digitaismensal
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$SERVIÇO))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))
tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesodigital, by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso) %>% select(Var1, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')
plot_ly(tabela_atividades, labels = ~group, values = ~value) %>%
add_pie(hole = 0.6) %>%
layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))
```
### Atividades realizadas por colaborador escorizado por tempo até finalização
```{r}
atividades_mes=digitaismensal
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$SERVIÇO))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var2!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var2,"-", Var3))
tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesodigital, by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Peso!=is.na(NA)) %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso) %>% select(Var1, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')
plot_ly(tabela_atividades, labels = ~group, values = ~value, type = 'pie') %>%
layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))
```
Row
-------------------
### 10 cooperaivas que mais pedem
```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(digitaismensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}
p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))
p
```
### 10 Pontos focais que mais pedem
```{r}
pecas_acumuladas=data.frame(table(digitaismensal$`PONTO FOCAL`))
if(nrow(pecas_acumuladas)==0){
print("Não houve pedidos por Pontos-focais")
}else{
plot_ly(pecas_acumuladas, x = ~reorder(Var1, -Freq), y = ~Freq, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Ponto focal"), yaxis = list(title="Quantidade de peças pedidas"))
}
```
Row
-------------------
### Produtividade diária
```{r}
demandas_mes=digitaismensal
teste_pecas=data.frame(table(demandas_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, demandas_mes$`DATA DE ENTREGA`))
names(teste_pecas)=c("Colaborador", "year", "n")
teste_pecas$year=as.Date(teste_pecas$year)
# Plot
p <- teste_pecas %>%
ggplot( aes(x=year, y=n, fill=Colaborador, text=n)) +
geom_area( )+
scale_fill_viridis(discrete = TRUE)+
#theme(legend.position="none") +
theme_ipsum()+
scale_x_date(date_labels = "%e %B")
#theme(legend.position="none")
# Turn it interactive
p <- ggplotly(p, tooltip="text") %>% layout(xaxis = list(title="Dia do mês"), yaxis = list(title="Quantidade de peças"))
p
```
### Os 10 colaboradores que mais pedem
```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(digitaismensal$`QUEM ABRIU O CHAMADO? (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
if(nrow(demandas_cooperativas)==0){
print("não houve demandas por não Pontos-Focais")
}else{
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}
p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))
p
}
```
Row
----
### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços em 2020
```{r}
demandas_mes=digitais
teste_pecas=data.frame(table(demandas_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, demandas_mes$`DATA DE ENTREGA`, demandas_mes$`Nº DE PEÇAS`))
teste_pecas$Var3=as.numeric(as.vector(teste_pecas$Var3))
teste_pecas=teste_pecas %>% mutate('Freq_final' = Var3*Freq) %>% filter(Freq_final!=0) %>% select(Var1, Var2, Freq_final)
names(teste_pecas)=c("Colaborador", "year", "n")
teste_pecas=aggregate(teste_pecas$n~month(teste_pecas$year) , data=teste_pecas, sum)
names(teste_pecas)=c("year", "n")
teste_pecas=teste_pecas %>% filter(year>1)
teste_pecas$year= seq(as.Date("2020/02/1"), (as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)), "month")
line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))
p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p
```
### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços escorizadas pelo nível de dificuldade mensalmente em 2020
```{r}
atividades_mes=digitais
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$SERVIÇO, atividades_mes$`DATA DE ENTREGA`, atividades_mes$`Nº DE PEÇAS`))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))
tabela_atividades$Var4=as.numeric(as.vector(tabela_atividades$Var4))
tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesodigital, by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Var4*Freq*Peso) %>% select(Var3, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')
######
######
teste_pecas=aggregate(tabela_atividades$value ~month(tabela_atividades$group) , data=tabela_atividades, sum)
names(teste_pecas)=c("year", "n")
teste_pecas=teste_pecas %>% filter(year>1)
teste_pecas$year= seq(as.Date("2020/02/1"), (as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)), "month")
teste_pecas=teste_pecas %>% filter(year>=as.Date("2020-03-01"))
teste_pecas$n=teste_pecas$n/1.26
line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))
p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p
```
Projetos
=====================================
Row {data-width=150}
--------------------------------------
### Total de serviços executados no ano
```{r}
totalservicos=projetosmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% nrow()
valueBox(value = totalservicos,icon = "fa-calendar",caption = "Total atividades executadas no mês",color = "#7DB61C")
```
### Tempo gasto em reuniões
```{r}
reuniao=projetosmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Reunião")
reuniao=sum(na.omit(reuniao$MINUTAGEM))
valueBox(value = reuniao,icon = "fa-clock",caption = "Minutos em reuniões no mês",color = "#00AE9D")
```
### Projetos feito no mês
```{r}
nprojetos=projetosmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA %in% "Projeto"); nprojetos=length(levels(factor(nprojetos$MACROPROCESSO)))
valueBox(value = nprojetos,icon = "fa-list",caption = "Total de projetos feito no mês",color = "#49479D")
```
### Total de Análises de patrocínios entregues no mês
```{r}
patrocinio=projetosmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Patrocínio") %>% nrow()
valueBox(value = patrocinio,icon = "fa-users",caption = "Análise de patrocínio entregue no mês",color = "orange")
```
### Entregas de Mídias-off
```{r}
midiasoff=projetosmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Mídia_off"); midiasoff=length(levels(factor(midiasoff$MACROPROCESSO)))
valueBox(value = midiasoff,icon = "fa-user-plus",caption = "Entregas de Mídias-off no mês",color = "coral")
```
Row
-------------------
### Projetos - Atividades realizadas
```{r}
fonte=projetosmensal %>% filter(CATEGORIA=="Projeto")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
print("Não houve registro de macroprocesso de Projetos")
} else{
names(proporcaoprodutos)=c("Projetos", "Atividades")
myft <- flextable(
proporcaoprodutos,
col_keys = c("Projetos", "Atividades"))
#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```
### Análise de patrocínio - Atividades realizadas
```{r}
fonte=projetosmensal %>% filter(CATEGORIA=="Patrocínio")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
print("Não houve registro de macroprocesso de Análise de patrocínio")
} else{
names(proporcaoprodutos)=c("Análise de patrocínio", "Atividades")
myft <- flextable(
proporcaoprodutos,
col_keys = c("Análise de patrocínio", "Atividades"))
#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```
### Projeto de Mídia-off - Atividades realizadas
```{r}
fonte=projetosmensal %>% filter(CATEGORIA=="Mídia_off")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
print("Não houve registro de macroprocesso de Mídia-off")
} else{
names(proporcaoprodutos)=c("Mídias-off", "Atividades")
myft <- flextable(
proporcaoprodutos,
col_keys = c("Mídias-off", "Atividades"))
#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```
Row
-----------------------
### Serviços prestados
```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(projetosmensal$CATEGORIA))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
group=proporcaoprodutos$Funcionário,
value=proporcaoprodutos$Quantidade
)
plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
add_pie(hole = 0.6) %>%
layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))
```
### Tempo gasto por atividades por nível de complexidade (tempo até finalização)
```{r}
atividades_mes=projetosmensal
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$SERVIÇO))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))
tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesoprojetos , by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso) %>% select(newcol, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')
plot_ly(tabela_atividades, labels = ~group, values = ~value) %>%
add_pie(hole = 0.6) %>%
layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))
```
Row
---------------
### 10 Pontos focais que mais pedem
```{r}
pecas_acumuladas=data.frame(table(projetosmensal$`PONTO FOCAL`))
if(nrow(pecas_acumuladas)==0){
print("Não houve pedidos de pontos focais")
} else{
plot_ly(pecas_acumuladas, x = ~reorder(Var1, -Freq), y = ~Freq, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Ponto focal"), yaxis = list(title="Quantidade de peças pedidas"))
}
```
### 10 cooperaivas que mais pedem
```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(projetosmensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}
p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))
p
```
### Os 10 não Pontos-focais que mais pedem
```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(projetosmensal$`QUEM ABRIU O CHAMADO? (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}
p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))
p
```
Row
----
### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços em 2020
```{r}
demandas_mes=projetos
teste_pecas=data.frame(table(demandas_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, demandas_mes$`DATA DE ENTREGA`))
names(teste_pecas)=c("Colaborador", "year", "n")
line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))
p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p
```
### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços escorizadas pelo nível de dificuldade mensalmente em 2020
```{r}
atividades_mes=projetos
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$SERVIÇO , atividades_mes$`DATA DE ENTREGA`))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))
tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesoprojetos, by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso) %>% select(Var3, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')
######
######
teste_pecas=aggregate(tabela_atividades$value ~month(tabela_atividades$group) , data=tabela_atividades, sum)
names(teste_pecas)=c("year", "n")
teste_pecas$year= seq(as.Date("2020/03/1"), (as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)), "month")
line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))
p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p
```
Redator
=====================================
Row {data-width=150}
--------------------------------------
### Total de serviços prestados pelo redator
```{r, label = "Cabeçalho redator 1"}
totalservicos=redacao %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(!CATEGORIA %in% c("Dúvidas/Envio")) %>% nrow()
valueBox(value = totalservicos,icon = "fa-calendar",caption = "Total de atividades realizadas no ano",color = "#7DB61C")
```
### Total de serviços feitos pelo nucleo de redação mês
```{r, label = "Cabeçalho redator 2"}
servicosmensal=redacaomensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% nrow()
valueBox(value = servicosmensal,icon = "fa-thumbs-up",caption = "Total de atividades realizadas no mês",color = "#00AE9D")
```
### Horas em reunião
```{r, label = "Cabeçalho redator 3"}
reuniao=redacaomensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Reunião")
reuniao=sum(na.omit(reuniao$MINUTAGEM))
valueBox(value = reuniao,icon = "fa-comments",caption = "Tempo em Reunião",color = "#49479D")
```
### Horas em direcao de criacao
```{r, label = "Cabeçalho redator 4"}
direcaodc=redacaomensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Direção_de_criação")
direcaodc=sum(na.omit(direcaodc$MINUTAGEM))
valueBox(value = direcaodc,icon = "fa-pencil",caption = "Tempo destinado a direção de criação",color = "orange")
```
Row
-----------------------
### Serviços prestados no mês
```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(redacaomensal$CATEGORIA))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
group=proporcaoprodutos$Funcionário,
value=proporcaoprodutos$Quantidade
)
plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
add_pie(hole = 0.6) %>%
layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))
```
### Detalhamento dos serviços prestados no mês
```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(redacaomensal$SERVIÇO))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
group=proporcaoprodutos$Funcionário,
value=proporcaoprodutos$Quantidade
)
plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
add_pie(hole = 0.6) %>%
layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))
```
### 10 cooperaivas que mais pedem
```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(redacaomensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}
p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))
p
```
Row
----------------------------
### 10 Pontos focais que mais pedem
```{r}
pecas_acumuladas=data.frame(table(redacaomensal$`PONTO FOCAL`))
plot_ly(pecas_acumuladas, x = ~reorder(Var1, -Freq), y = ~Freq, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Ponto focal"), yaxis = list(title="Quantidade de peças pedidas"))
```
### Os 10 não Pontos-focais que mais pedem
```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(redacaomensal$`QUEM ABRIU O CHAMADO? (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}
p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))
p
```